大數據背景下我國省會城市商業化程度影響因素實證分析

閔媛媛

（南昌理工學院 南昌 330013）

文獻綜述

省會城市商業化程度已被越來越多的學者所關注，但研究我國省會城市商業化程度的文獻數量還很有限。吳郁玲等（2018）研究了人均可支配收入是否能夠增強我國省會城市商業化程度，其運用的分析方法是數據包絡分析法，得出人均可支配收入的增加對強化省會城市商業化程度發揮著重要作用；張菁窈（2018）研究了各省地區國內生產總值對省會城市商業化程度的差異化影響，其得出各省地區國內生產總值的增加增強了省會城市商業化程度；郝君富（2018）在研究我國省會城市商業化程度時所選取的是面板數據，年份是2001-2015年，其使用的回歸分析方法是門檻回歸法，得出人均受教育年限和大中型城市商業化程度二者之間的關系是非線性的；邵帥（2017）在分析居民消費支出與省會城市商業化程度關系時，運用結構性因素分解法將省會城市商業化程度分解為替代效應和效率效應，其從區域角度分析了當前省會城市商業化程度的影響因素，最終得出居民消費支出調整是促進省會城市商業化程度增強的重要因素，其通過斷點回歸分析發現，在2012年之前，我國居民消費結構調整會抑制省會城市商業化程度的提高，而在2012年之后則表現為正向地促進作用。

我國省會城市商業化程度正在不斷加強，影響城市商業化程度的因素很多，一些學者從大數據角度進行了如下研究。許實（2018）指出，人均可支配收入和大數據行業產值是影響省會城市商業化程度的核心因素，即隨著人均可支配收入的增加，省會城市商業化程度也會逐漸增加，而當人均可支配收入下降時，省會城市商業化程度會放緩優化；薛維軍（2018）研究結果顯示，大數據行業研發支出對省會城市商業化程度具有正向影響，這說明大數據行業研發支出越高，其省會城市商業化程度就越高。另外，地區國內生產總值對城市商業化程度的影響為正向關系，這說明隨著國內生產總值增加，省會城市商業化程度越來越高；朱桂銀（2018）指出大數據行業產值的估計系數顯著為正，這說明大數據行業產值越高，省會城市商業化程度越高。同時，人均可支配收入對省會城市商業化程度的影響不顯著，這表明了在考慮大數據行業產值的情況下，居民消費支出的增加并不一定優化省會城市商業化程度；紀玉俊（2017）研究得出，地區國內生產總值與省會城市商業化程度存在倒U型關系，在經濟增長起飛階段，隨著地區國內生產總值的增加，省會城市商業化程度會減弱。

綜上所述，雖然大量學者從不同角度對大數據與省會商業化程度間的關系進行了研究，但是尚未有學者將大數據行業產值作為影響我國省會城市商業化程度的重要因素進行分析，對此，本研究對大數據行業產值對我國省會城市商業化程度影響進行實證分析。

研究設計

（一）變量設定

被解釋變量：城市商業化程度（DUC）。對于城市商業化程度的衡量，本文參考俞劍等（2017）的研究方法，運用已有文獻構建省會城市商業化程度指數。

核心解釋變量：大數據行業產值（BDV）、人均可支配收入（PCI）。核心解釋變量的選取參考薛維軍（2018）的研究，其將人均可支配收入和大數據行業產值作為影響省會城市商業化程度的核心因素，提出隨著人均可支配收入的增加，省會城市商業化程度也會逐漸增加，而當人均可支配收入下降時，省會城市商業化程度會放緩優化。核心解釋變量大數據行業產值的選取參考包立遠（2018）的文獻，大數據行業產值主要考慮信息技術行業產值及相應的研發支出。

控制變量：居民消費支出（HCE）、地區國內生產總值（GDP）、居民城鎮化率（RUR）。 控制變量中居民消費支出與我國省會城市商業化程度存在正向關系，即隨著居民消費支出的增加，省會城市商業化程度會不斷深化。地區國內生產總值與省會城市商業化程度存在倒U型關系，在經濟增長起飛階段，隨著地區國內生產總值的增加，省會城市商業化程度會減弱；但是當地區國內生產總值跨入高收入國家行列之后，省會城市商業化程度會不斷增強。

（二）數據收集

本文采用2000-2018年我國各省、直轄市、自治區省會城市統計年鑒收集到的省會城市商業化程度、居民消費支出、人均可支配收入、大數據行業產值、國內生產總值和居民城鎮化率的數據。其中，城市商業化程度的數據來源于國泰君安數據庫（CSMAR）和萬德數據庫（WIND）。整理的數據構成面板數據，本文運用統計軟件Stata15.0和Eviews9.0進行實證分析。

（三）構建模型

通過前人文獻研究，本研究設定多元回歸模型，檢驗省會城市商業化程度與大數據行業產值、居民消費支出、地區國內生產總值、居民城鎮化率的關系，模型設定如下：

式（1）中，DUC表示城市商業化程度，是模型中的被解釋變量；i代表省會城市，t代表年份；BDV代表核心解釋變量大數據行業產值；α0表示常數項；β1表示核心解釋變量大數據行業產值的系數；βj代表控制變量的系數；j表示控制變量的個數；Controls代表模型中的3個控制變量；ε表示隨機擾動項。為了檢驗大數據行業產值與人均可支配收入交互項對省會城市商業化程度的影響，設定如下模型：

式（2）與式（1）的被解釋變量均為省會城市商業化程度，并且核心解釋變量與控制變量均相同，只是式（2）中加入了大數據行業產值與人均可支配收入交互項。為了檢驗人均可支配收入對我國省會城市城市化率的影響，在式（2）中加入人均可支配收入，模型設定如下：

式（3）β1是核心解釋變量人均可支配收入的系數；α0表示常數項；ε表示隨機擾動項。為了檢驗大數據行業產值通過人均可支配收入來影響省會城市商業化程度，模型設定如下：

為了單獨檢驗人均可支配收入對我國省會城市商業化程度的影響程度，模型設定如下：

表1 Pearson相關系數矩陣

實證結果與分析

（一）相關性分析

本研究將省會城市商業化程度、人均可支配收入、大數據行業產值、居民消費支出、地區國內生產總值、居民城鎮化率進行Pearson相關性分析，以此測量被解釋變量、核心解釋變量和控制變量之間是否存在多重相關性。相關性分析結果如表1所示。

由表1可得，省會城市商業化程度與人均可支配收入、大數據行業產值呈正相關顯著關系（P＜0.05）。人均可支配收入與大數據行業產值的交互項也為正相關顯著關系，居民消費支出、地區國內生產總值和居民城鎮化率相關系數均在合理范圍內。省會城市商業化程度與人均可支配收入、大數據行業產值、地區國內生產總值、居民城鎮化率的相關系數均為正值，說明核心解釋變量和控制變量會對省會城市商業化程度產生正向影響。各個變量之間的相關系數均小于0.3，說明各個變量之間的相關關系較弱，即各個變量之間不存在嚴重的多重共線性。

（二）回歸分析

根據本研究收集到面板數據，為了對隨機效應和固定效應進行選擇，需要對回歸結果進行豪斯曼檢驗。豪斯曼檢驗結果顯示應選擇固定效應，并且檢驗結果固定效應在1%水平下統計顯著。因此，本文采用固定效應模型進行普通最小二乘法回歸。省會城市商業化程度、人均可支配收入和大數據行業產值的回歸結果如表2所示。首先，本文檢驗人均可支配收入對省會城市商業化程度的影響，模型1為該檢驗結果。

由表2可知，模型1報告了人均可支配收入及控制變量居民消費支出、地區國內生產總值、居民城鎮化率的回歸結果。其中，居民消費支出的估計系數在10%水平顯著為正，說明居民消費支出越高，省會城市商業化程度越高；地區國內生產總值的系數在10%水平顯著為正向關系，說明隨著國內生產總值增加，省會城市商業化程度越來越高；居民城鎮化率的估計系數在10%水平顯著為正向關系，說明伴隨著居民城鎮化率的不斷提高，省會城市商業化程度會逐漸增強。另外，核心解釋變量人均可支配收入的估計系數在10%水平顯著為正向關系，表明隨著人均可支配收入的增加，省會城市商業化程度逐漸增強。模型2報告了加入大數據行業產值的回歸結果，核心解釋變量人均可支配收入與大數據行業產值均被放入該模型。大數據行業產值的估計系數在5%水平顯著為正，說明大數據行業產值越高，省會城市商業化程度越高。控制變量人均可支配收入對省會城市商業化程度的影響不顯著，表明在考慮大數據行業產值的情況下，居民消費支出的增加并不一定優化省會城市商業化程度。從模型1和模型2能夠看出人均可支配收入比大數據行業產值對省會城市商業化程度的影響更大。另外，本文在模型3中加入大數據行業產值和人均可支配收入交互項，旨在分析大數據行業產值與人均可支配收入作為一種替代機制調節大數據行業產值與省會城市商業化程度之間的關系。結果顯示，該交互項的系數正，且在10%的水平上統計顯著，即表明人均可支配收入能夠增強大數據行業產值與省會城市商業化程度之間的正向關系。人均可支配收入的增加能夠增大大數據行業產值。控制變量和截距項均在統計上顯著，隨著控制變量的增大，省會城市商業化程度會不斷增強。在模型4中在模型3的基礎上加入人均可支配收入后，結果顯示，人均可支配收入、大數據行業產值及其二者的交互項均在統計上顯著，說明人均可支配收入的增加能夠增強省會城市商業化程度，并且人均可支配收入可以通過大數據行業產值來強化省會城市商業化程度。

（三）穩健性檢驗

為了對前述回歸結果進行穩健性檢驗，本研究選擇省會城市商業化程度滯后一期作為被解釋變量運用普通最小二乘法進行回歸，結果依然成立。

研究結論與政策建議

上述研究結果表明，隨著大數據行業產值增加，省會城市商業化程度將越來越高。大數據行業產值的估計系數顯著為正，說明大數據行業產值越高，省會城市商業化程度越高。人均可支配收入越高，省會城市商業化程度越高。人均可支配收入及控制變量居民消費支出、地區國內生產總值、居民城鎮化率的回歸結果。其中，居民消費支出的估計系數顯著為正，說明居民消費支出越高，省會城市商業化程度就越高。另外，居民城鎮化率的估計系數顯著為正向關系，說明隨著居民城鎮化率的不斷提高，省會城市商業化程度將逐漸增強。

綜上所述本文提出以下建議：第一，要發展省會城市大數據產業，拓展大數據技術的應用范圍。大數據行業的發展能夠帶動相關產業高新技術產業的發展，從而能夠促進省會城市商業化程度的提高，進而有利于保持經濟平穩健康發展、增加居民人均可支配收入；第二，要增大大數據的應用場景，降低大數據應用成本，完善大數據應用的法律法規，從而為大數據產業發展提供良好的環境支持。